ResourceConfiguration Clase

Define los detalles de la configuración de los recursos de Azure Machine Learning.

Inicialice resourceConfiguration.

Herencia

builtins.object

ResourceConfiguration

Constructor

ResourceConfiguration(cpu=None, memory_in_gb=None, gpu=None)

Parámetros

Nombre	Description
cpu	float Número de núcleos de CPU que se asignan a este recurso. Puede ser un decimal. Valor predeterminado: None
memory_in_gb	float Cantidad de memoria (en GB) que se va a asignar a este servicio web. Puede ser un decimal. Valor predeterminado: None
gpu	int Número de GPU que se asignan a este recurso. Valor predeterminado: None
cpu Requerido	float Número de núcleos de CPU que se asignan a este recurso. Puede ser un decimal.
memory_in_gb Requerido	float Cantidad de memoria (en GB) que se va a asignar a este servicio web. Puede ser un decimal.
gpu Requerido	int Número de GPU que se asignan a este recurso.

Comentarios

Inicializa una configuración de recursos con esta clase. Por ejemplo, el código siguiente muestra cómo registrar un modelo que especifica el marco, los conjuntos de datos de entrada y salida y la configuración de recursos.

   import sklearn

   from azureml.core import Model
   from azureml.core.resource_configuration import ResourceConfiguration


   model = Model.register(workspace=ws,
                          model_name='my-sklearn-model',                # Name of the registered model in your workspace.
                          model_path='./sklearn_regression_model.pkl',  # Local file to upload and register as a model.
                          model_framework=Model.Framework.SCIKITLEARN,  # Framework used to create the model.
                          model_framework_version=sklearn.__version__,  # Version of scikit-learn used to create the model.
                          sample_input_dataset=input_dataset,
                          sample_output_dataset=output_dataset,
                          resource_configuration=ResourceConfiguration(cpu=1, memory_in_gb=0.5),
                          description='Ridge regression model to predict diabetes progression.',
                          tags={'area': 'diabetes', 'type': 'regression'})

   print('Name:', model.name)
   print('Version:', model.version)

Métodos

deserialize	Convierte el objeto JSON en un objeto ResourceConfiguration.
serialize	Convierte este ResourceConfiguration en un diccionario serializado JSON.

deserialize

Convierte el objeto JSON en un objeto ResourceConfiguration.

static deserialize(payload_obj)

Parámetros

Nombre	Description
payload_obj Requerido	dict Objeto JSON que se convierte en un objeto ResourceConfiguration.

Devoluciones

Tipo	Description
ResourceConfiguration	Representación ResourceConfiguration del objeto JSON proporcionado.

serialize

Convierte este ResourceConfiguration en un diccionario serializado JSON.

serialize()

Devoluciones

Tipo	Description
dict	Representación JSON de este ResourceConfiguration.